R语言非参数回归预测摩托车事故、收入数据:局部回归、核回归、LOESS可视化
非参数回归为经典(参数)回归方法提供了一种灵活的替代方法。
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WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Yue Ji撰写 在 A
本文对医疗卫生、通信、金融、房地产和零售等行业的数据展开深入研究。
在数据分析的浩瀚宇宙中,我们时常面对多变量的数据海洋。这些变量虽然信息丰富,却也给处理带来了巨大挑战:工作量激增,而关键信息却可能淹没在繁杂的数据之中。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 准确
广义加法模型(Generalized Additive Models, GAMs)作为一种高度灵活的统计工具,显著扩展了广义线性模型(Generalized Linear Models, GLMs)的框架。
在统计学习和机器学习的领域中,逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的预测模型。
季节性在真实的时间序列中是非常常见的。
近年来,随着计量经济学和统计学的快速发展,回归模型作为一种有效的数据分析工具,被广泛应用于金融市场的分析中。
淋巴结疾病作为一类复杂的健康问题,其风险预测一直是临床和公共卫生领域的研究热点。
当我们面对样本需要建立相应模型时,使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据,只有在样本量足够大时,该模型才具有一定的可靠性。
贝叶斯回归是一种统计方法,它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。
在数据驱动的当代社会,机器学习已成为揭示复杂现象、预测未来趋势的重要工具。特别是在商业决策、健康管理、交通出行等多个领域,机器学习技术的应用日益广泛。
在生物学和医学研究中,乳腺发育是一个复杂而精细的过程,涉及众多基因的表达调控。
首先,在考研中,受到新冠疫情影响,考研增长人数增长与大部分考研机构预测有一定差距(今年人数只有370多万,并没有突破400万大关),本次研究需要通过问卷调查进行内部影响机制探究。
在生态学研究领域,广义线性混合模型(Generalized Linear Mixed Models,简称GLMMs)是一种强大的统计工具,能够同时处理固定效应和随机效应,从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质。
通过线性模型和广义线性模型(GLM),预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差。
随着用户数量和项目数量的增加,数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。对此,本文帮助客户提出了一种基于混合SVD矩阵填充技术的协同过滤算法。
在统计建模过程中,经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。
现在,越来越多的人意识到预测客户的流失与否是一件非常重要的事情。而且比较值得注意的是,留住原有的客户是要比吸引新客户更加容易的,而且成本更低。
本文利用R语言,通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例:麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测。
在数字化时代,顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。
随着农业和农村经济的快速发展,各地区之间的经济差异日益显著。
本文将介绍如何设置工作目录、读取数据、标准化数据、拟合线性混合效应模型、提取随机效应参数、绘制相关性图和Dot-and-Whisker图,以帮助研究人员更好地理解数据并进行有效的数据分析。
自组织地图(SOM)是一种强大的无监督数据可视化工具,它通过降维技术,在较低(通常二维)的空间中有效地展示高维数据集的内在结构和特征。
数据处理和分析在数据科学领域中扮演着至关重要的角色。
在当今信息时代,数据的收集和分析变得至关重要,特别是在质量管理和生产过程控制方面。
本研究旨在帮助客户利用房价数据集进行数据分析,该数据集包含82个变量和2930个数据点。
特发性黄斑视网膜前膜能引起患者视物变形、变小和视力下降等视功能损害。
汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价,通过分析不同历史数据作为输入,建立模型并进行预测。
数据挖掘技术在跨区域犯罪预警中的研究与应用尚处于起步阶段,许多跨区域犯罪预警业务信息系统还停留在初级处理水平,缺乏综合性的开发应用,智能化的分析研判,科学性的决策预警。
在这篇文章中,我们将探讨基于随机森林模型的酒店收入和产量预测分析。
现代社会经济的发展,促进了酒店业的投资热潮, 投资者投资一个酒店,必须在投资前对若干经营数据进行科学预测与分析,对酒店可能形成的收入成本水平进行估算,从而对投资的风险进行有效预测。
数据读取和处理是金融分析中非常重要的一步。
本文主要介绍了如何帮助客户通过读取数据、查看部分数据、转换数据为因子并将数值变量归一化、进行描述性分析、建立knn模型等步骤对数据进行分析。
随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,健康问题越来越受到关注。
在房地产市场中,准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来,随着数据科学和机器学习的快速发展,各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。
PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。
随着大数据时代的来临,数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。
为了解某市规模以上工业企业创新情况,对该市企业的创新活动进行调查,分别得出三组数据testl(企业财务情况
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析,了解客户流失规律,建立流失预警系统,为客户关系管理服务。
泊松分布是概率论中最重要的分布之一,在历史上泊松分布是由法国数学家泊松引人的。
金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。
本次调查旨在了解文汇路咖啡店的市场状况,以便为学校周边咖啡店的经营发展提供积极的引导意义。
大数据时代的来临,为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持,也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。
这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov,用于生存分析应用的mstate,用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm,用于将马尔科夫模型应用于健康护理经济应用的hemod,用于拟合隐马尔可夫模型和mcmc与蒙特Carlo马尔科夫链使用。
蒙特卡罗方法的常见用途是对可能难以通过解析积分的函数执行数值积分。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 例如
数据显示2019年全国城镇私营单位就业人员年平均工资为53604元,比上年增长8.1%。
信用风险建模是金融领域的重要课题,通过建立合理的信用风险模型,可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况,从而有效降低信贷风险。
是什么让一个电影受欢迎? 也许是影片的总收入(影院条目和DVD sellings)。
本文以R语言为工具,帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取,并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计。
本文使用R语言进行了贝叶斯模型预测电影评分,并对数据进行了可视化和分析。
这是一种拟合稀疏广义加性模型(GAM)的新方法。
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据(以及放映场数,观影人数)进行了研究,确定了决定电影的票房的重要因素。
作为中国古典文学的瑰宝,《红楼梦》具有极高的文学价值和丰富的主题内涵。
比较多种机器学习方法优劣性,分析二手车价格影响因素,训练模型预测二手车价格。
近年来,环境污染问题已经成为全球性的关注焦点。
虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会。
PLS回归主要的客户来自于化学、药品、食品和塑料行业。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Weilong Zhang
面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题,特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时,并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。
我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系。
众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。
在选择最佳拟合实验数据的方程时,可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办?
点模式分析(点格局分析)是一组用于分析空间点数据的技术。
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